// 滑动窗口 - 经典找最长/短 字串/子数组 问题，都可以使用滑动窗口
// 利用 单调性， 使用 同向双指针 的方法进行优化，使得时间复杂度降低 O(N)
// 定义 双指针 用于维护 窗口 的左右边界
// 进窗口 -> 判断是否出窗口，过程中统计结果

// 例题 7：
// 给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。
// s 中的 串联子串 是指一个包含  words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。
// 例如，如果 words = ["ab","cd","ef"]， 那么 "abcdef"， "abefcd"，"cdabef"， "cdefab"，"efabcd"， 和 "efcdab" 都是串联子串。
// "acdbef" 不是串联子串，因为他不是任何 words 排列的连接。
// 返回所有串联子串在 s 中的开始索引。你可以以 任意顺序 返回答案。
//
//        示例 1：
//
//        输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
//        输出：[0,9]
//        解释：因为 words.length == 2 同时 words[i].length == 3，连接的子字符串的长度必须为 6。
//        子串 "barfoo" 开始位置是 0。它是 words 中以 ["bar","foo"] 顺序排列的连接。
//        子串 "foobar" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["foo","bar"] 顺序排列的连接。
//        输出顺序无关紧要。返回 [9,0] 也是可以的。
//        示例 2：
//
//        输入：s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
//        输出：[]
//        解释：因为 words.length == 4 并且 words[i].length == 4，所以串联子串的长度必须为 16。
//        s 中没有子串长度为 16 并且等于 words 的任何顺序排列的连接。
//        所以我们返回一个空数组。
//        示例 3：
//
//        输入：s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
//        输出：[6,9,12]
//        解释：因为 words.length == 3 并且 words[i].length == 3，所以串联子串的长度必须为 9。
//        子串 "foobarthe" 开始位置是 6。它是 words 中以 ["foo","bar","the"] 顺序排列的连接。
//        子串 "barthefoo" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["bar","the","foo"] 顺序排列的连接。
//        子串 "thefoobar" 开始位置是 12。它是 words 中以 ["the","foo","bar"] 顺序排列的连接。
//
//        提示：
//
//        1 <= s.length <= 104
//        1 <= words.length <= 5000
//        1 <= words[i].length <= 30
//        words[i] 和 s 由小写英文字母组成

// 解题思路：
// 这个题目为困难题目，一般的题目可能是找一个字串或者子数组，
// 这个题目是找多个字串，相比其它题目困难的地方就是需要多次滑动窗口找到多个子串
// 可以使用哈希表维护子串和数量，以及再定义一个变量count维护有效子串的个数
// 与例题 1 相同
// 进窗口：统计子串及数量 判断是否为有效子串
// 如果子串长度大于 words 子串的总长度 ，出窗口，判断是否为有效子串
// 如果有效子串的数量等于 words 子串的数量，更新结果

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class FindSubstring {
    public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
        List<Integer> ret = new ArrayList<>();
        int n = s.length();
        int m = words.length;
        int wordLen = words[0].length();
        Map<String, Integer> hash1 = new HashMap<>();
        for(String str : words) hash1.put(str, hash1.getOrDefault(str, 0) + 1);
        // 滑动窗口执行的次数
        for(int i = 0; i < wordLen; i++){
            int left = i;
            int right = i;
            Map<String, Integer> hash2 = new HashMap<>();
            int count = 0;// 有效字符串的个数
            while(right + wordLen <= n){
                String sub1 = s.substring(right, right + wordLen);
                hash2.put(sub1, hash2.getOrDefault(sub1, 0) + 1);
                if(hash2.get(sub1) <= hash1.getOrDefault(sub1, 0)) count++;
                while(right - left + wordLen > m * wordLen){
                    String sub2 = s.substring(left, left + wordLen);
                    hash2.put(sub2, hash2.get(sub2) - 1);
                    if(hash2.get(sub2) < hash1.getOrDefault(sub2, 0)) count--;
                    left += wordLen;
                }
                if(count == m) ret.add(left);
                right += wordLen;
            }
        }
        return ret;
    }
}
